FAQ: Kwaliteitscontroles bij gegevensinvoer op basis van business rules

FAQ: Kwaliteitscontroles bij gegevensinvoer op basis van business rules

Kwaliteitscontroles bij gegevensinvoer op basis van business rules

Vraag:

Biedt de oplossing de mogelijkheid om kwaliteitscontroles bij gegevensinvoer uit te voeren op basis van business rules? Indien dit nog niet het geval is, staat dit dan op de ontwikkelagenda?

Antwoord:

Ja, Infraplannen bevat mechanismen om gegevenskwaliteit automatisch te controleren en te valideren tijdens invoer, gebaseerd op vooraf gedefinieerde business rules en validatieregels. Indien specifieke aanvullende validaties nodig zijn, kunnen deze op de ontwikkelagenda worden geplaatst.


Technische Implementatie:

  • Automatische validaties in API’s en databases om incorrecte of incomplete invoer te voorkomen.

  • Dynamische business rules engine die regels kan afdwingen op basis van veldeigenschappen en logische voorwaarden.

  • Real-time validatie in de gebruikersinterface (UI) en API-verzoeken, waarbij invoer direct wordt gecontroleerd.

  • Foutafhandeling en feedbackmechanismen die gebruikers waarschuwen bij incorrecte gegevensinvoer.

  • Logging en monitoring via Azure Monitor om invoerfouten te registreren en trends te analyseren.


Beveiliging en Compliance:

  • AVG-conformiteit door validatie van persoonsgegevens en controle op minimale gegevensverwerking.

  • Auditing van wijzigingen en invoerfouten om fraudedetectie en gegevensintegriteit te garanderen.

  • RBAC (Role-Based Access Control) voorkomt dat onbevoegde gebruikers gegevens aanpassen zonder controle.


Ontwikkelagenda en Verbeteringen:

  • Uitbreiding van self-learning AI-modellen voor geavanceerde gegevensvalidatie en anomaliedetectie.

  • Optimalisatie van de business rules engine om meer geavanceerde validatiecriteria toe te passen.

  • Automatisering van datakwaliteitsrapportages via dashboards en API’s.


Infraplannen biedt kwaliteitscontroles bij gegevensinvoer op basis van business rules, waardoor gegevensintegriteit wordt gewaarborgd en invoerfouten worden geminimaliseerd. Dit draagt bij aan betrouwbare en consistente data, en verdere optimalisaties staan op de ontwikkelagenda voor verbeterde validaties en controlemechanismen.